Think Locally, Act Globally: Federated Learning with Local and Global Representations
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Think Locally, Act Globally: Federated Learning with Local and Global Representations
- NeurIPS 2019 workshop
1. Method
1.1 LG-FedAvg
- 通过各节点的本地数据X_k, Y_k训练local representation（其中Y_k可以是label，也可以是X_k本身，还可以是自定义的label） H_k，auxiliary网络a_k，以及本地的global网络g_k
- server端通过加权的方式(n_k/n)，汇总各节点的g_k，得到global aggregation modelg
1.2 Fair Reperesentation Learning
- 和a_k平行结构，训练对抗网络（看的不是很懂。。。）
2. 优势
- 只通信部分网络g_k的参数，大大减少了通信量
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